《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。
具体描述
读后感
为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
评分最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
评分为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
评分基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...
评分最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
用户评价
Michelle那本太老了
评分表示这本书 有些重要的概念说的一代而过 不是很清晰
评分内容太浅显了。
评分水平不同，每次看的收获都不一样。该多看几遍
评分如果让我去翻译，我估计也会翻译成这样！这也是我为什么转而会去看更流畅的英文书！
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